A Comprehensive Review on the Predictive Performance of the Sheiner-Tozer and Derivative Equations for the Correction of Phenytoin Concentrations
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In settings where free phenytoin concentrations are not available, the Sheiner-Tozer equation-Corrected total phenytoin concentration = Observed total phenytoin concentration/[(0.2 × Albumin) + 0.1]; phenytoin in µg/mL, albumin in g/dL-and its derivative equations are commonly used to correct for altered phenytoin binding to albumin. The objective of this article was to provide a comprehensive and updated review on the predictive performance of these equations in various patient populations. DATA SOURCES: A literature search of PubMed, EMBASE, and Google Scholar was conducted using combinations of the following terms: Sheiner-Tozer, Winter-Tozer, phenytoin, predictive equation, precision, bias, free fraction. STUDY SELECTION AND DATA EXTRACTION: All English-language articles up to November 2015 (excluding abstracts) were evaluated. DATA SYNTHESIS: This review shows the Sheiner-Tozer equation to be biased and imprecise in various critical care, head trauma, and general neurology patient populations. Factors contributing to bias and imprecision include the following: albumin concentration, free phenytoin assay temperature, experimental conditions (eg, timing of concentration sampling, steady-state dosing conditions), renal function, age, concomitant medications, and patient type. Although derivative equations using varying albumin coefficients have improved accuracy (without much improvement in precision) in intensive care and elderly patients, these equations still require further validation. CONCLUSIONS: Further experiments are also needed to yield derivative equations with good predictive performance in all populations as well as to validate the equations' impact on actual patient efficacy and toxicity outcomes. More complex, multivariate predictive equations may be required to capture all variables that can potentially affect phenytoin pharmacokinetics and clinical therapeutic outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».